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オフラインPC(Windows10)にchainer環境構築(with GPU)

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機密データを扱う都合でオフラインPCでchainerの環境構築を行いました。

あんまり同じような人はいないでしょうが、誰かのお役に立てば幸いです。

へなちょこプログラマーにつき、ミスの指摘もアドバイスも大歓迎です。


環境

Windows10 home

GeForce GTX1080

Python 3.6.3(Anaconda 5.0.1)

Visual studio 2015 or 2017

CUDA9.1

CuDNN 7.1

Chainer 4.0.0b4

Cupy 2.4.0


方法


Pythonインストール


  • オンラインPCでAnacondaのインストーラを入手し、オフラインPCに移動させてインストール

https://www.anaconda.com/download/


visual studioインストール


  • オンラインPCでvisual studioのisoファイルを入手(方法は割愛)してDVDに焼くなり、マウントしてUSBやHDDに入れるなりしてオフラインPCに移動し、visual studioをインストール(必ずCUDAより先に
    ※今回2017の有償版を入れてますが、オンライン環境であればVS2015のC++BulidToolsのみでOK

https://www.microsoft.com/ja-jp/dev


CUDAインストール


  • オンラインPCでCUDAのインストーラを入手し、オフラインPCに移動させてインストール

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit


cuDNN適用

オンラインPCでcuDNNのzipファイルを入手し、オフラインPCに移動させて展開し、以下のようにファイルを移動させる


  • binに入っているファイル(cudnn64_7.dll) → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

  • includeに入っているファイル(cudnn.h) → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

  • lib\x64に入っているファイル(cudnn.lib) → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64

詳しくは以下参照

http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows


環境変数の設定

以下を参考にしました

https://twitter.com/i/moments/820727312010252289


  • コントロールパネル→システム→システムの詳細設定→詳細設定のタブの右したにある環境変数のボタンをクリック→システム環境変数のPathを選択し、編集ボタンをクリック→新規のボタンをクリックして以下の4つを追加

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\include

C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin


cupy と chainer インストール

オンラインPCでpypiからchainerとcupyのtar.gzファイルダウンロード

https://pypi.python.org/pypi/chainer

https://pypi.python.org/pypi/cupy

chainerを入れるときにfastrlockが必要というエラーが出たのでこれもオンラインPCでpypiからtar.gzファイルをダウンロード

https://pypi.python.org/pypi/fastrlock


  • tar.gzファイルをオフラインPCの任意の場所に置く

  • オフラインPCでコマンドプロンプト(AnacondaをAlluserで入れた場合は管理者権限)を立ち上げ、tar.gzファイルがあるディレクトリに移動


  • pip install fastrlock-0.3.tar.gzを実行(バージョンによって数字は異なる)←chainerより先に入れないとchainerのインストール時にエラー


  • pip install chainer-4.0.0b4.tar.gzを実行(バージョンによって数字は異なる)


  • pip install cupy-2.4.0.tar.gzを実行(バージョンによって数字は異なる)

※tar.gzファイルでうまくいかない場合、setup.pyを試す

pipでのインストールでUnicodeDecodeErrorが出る場合は以下で対応できるそうです

https://qiita.com/ruteshi_SI_shiteru/items/be6a58276bdbd67dc096


まとめ

Windowsかつオフラインという面倒×面倒ですが、ちゃんとGPUで計算できました!

GPUはやい。すごい。